Cálculo Numérico
Resolução Numérica
de Equações – Parte I
Prof. Jorge Cavalcanti – [email protected]
MATERIAL ADAPTADO DOS SLIDES DA DISCIPLINA CÁLCULO
NUMÉRICO DA UFCG - www.dsc.ufcg.edu.br/~cnum/
Cálculo Numérico – Objetivos

Estudar métodos numéricos para a resolução de
equações não lineares (determinar a(s) raiz(es)
de uma função f(x), ou seja, encontrar o(s)
valor(es) de x tal que f(x) = 0)
 Fundamentar a necessidade de uso de métodos
numéricos para a resolução de equações não
lineares
 Discutir o princípio básico que rege os métodos
numéricos para a resolução de equações não
lineares
 Apresentar uma série de métodos destinados à
resolução de equações não lineares
2
Cálculo Numérico – Motivação I
Necessidade de resolução de
equações do tipo f(x) = 0
Estruturas
Principio da Conservação

F


Circuitos
i
R
+FV
-FH
+FH
-FV
Em cada nó :
 FH = 0
 FV = 0
+
v = g(i)
E
E - Ri – g(i) = 0
(Lei de Kirchhoff)
Momento
Energia
Massa
Reatores
E1
E2
S
E
S
Em um dado intervalo:
massa = entradas - saídas
3
Cálculo Numérico – Motivação II

 é um zero da função f(x) ou raiz da

Zeros podem ser reais ou complexos.

Este módulo trata de zeros reais de f(x).
equação f(x) = 0 se f() = 0.
Eixo das ordenadas
f(x)
Zeros reais representados
sobre o eixo das abscissas
1
2
Eixo das abscissas
x
4
Cálculo Numérico – Motivação III

A partir de uma equação de 2º grau da
forma
ax2 + bx + c = 0

Determinação das raízes em função de
bec
x = -b ±  b2 – 4ac
2a

a,
Polinômios de grau mais elevado e funções
com maior grau de complexidade
 Impossibilidade de determinação exata dos
zeros
5
Cálculo Numérico – Motivação IV

Princípio Básico dos Métodos Numéricos
MÉTODOS
VALOR
INICIAL
VALOR ACEITÁVEL
DE RAIZ
APRIMORAMENTO
DOS VALORES
MINIMIZAÇÃO
DOS ERROS
6
Cálculo Numérico – Motivação V

Etapas Usuais para a Determinação
Raízes a partir de Métodos Numéricos
MÉTODOS
de
FASE I
FASE II
Isolamento das
raízes
Refinamento
das raízes
Determinação de um
intervalo (o menor
possível) que contenha
apenas uma raiz
Melhoramento do valor
da raiz aproximada
(refinamento
até
a
precisão desejada).
7
Cálculo Numérico – Motivação VI

FASE I: ISOLAMENTO DAS RAÍZES
 Realização de uma análise teórica e gráfica
da função de interesse
 Precisão das análises é relevante para o
sucesso da fase posterior
8
Cálculo Numérico – Motivação VII

TEOREMA 1:
Sendo f(x) contínua em um intervalo [a, b], se
f(a)f(b) < 0 então existe pelo menos um ponto
x =  entre a e b que é zero de f(x).
Obs: Se f’(x) existir e preservar o sinal no
intervalo [a, b], então este intervalo contém um
único zero de f(x).
9
Cálculo Numérico – Motivação VIII

ANÁLISE GRÁFICA:
f(x)
f(x)
a
a

b
x
2
1
3b
x
f(x)
a
1
2
b
x
10
Cálculo Numérico – Motivação IX
Exemplo 01: f(x) = x3 – 9x +3
x
f(x)
- -100
–
–
-10 -5 -3
–
–
+
-1
0
1
2
3
4
5
+
+
–
–
+
+
+

f(x) é contínua para x R.

I1 = [-5, -3]

I2 = [0, 1]

I3 = [2, 3]
Cada um dos intervalos
contém pelo menos um
zero .
11
Cálculo Numérico – Motivação X
Exemplo 02: f(x) =  x – 5e-x

x
0
1
2
3
...
f(x)
–
–
+
+
...
f(x) admite pelo menos um zero no intervalo
[1, 2]
O zero é único?
Análise do sinal de f’(x)

f’(x) =1/(2x )+ 5e-x > 0, x > 0
f(x) admite um único zero em todo seu domínio de
definição, localizado no intervalo [1, 2] .
12
Cálculo Numérico – Motivação XI

OBSERVAÇÃO:
Se f(a)f(b) > 0, então se pode ter diversas
situações no intervalo [a, b].
f(x)
f(x)
a
b
x
f(x)
a
a
1
2
b

b
x
x
13
Cálculo Numérico – Motivação XII
ANÁLISE GRÁFICA
I
Construção do gráfico de f(x)
Localização das abscissas
dos
pontos nos quais a curva intercepta
o eixo ox
Obtenção da equação equivalente g(x)
= h(x) a partir da equação f(x) = 0
Construção dos gráficos de g(x) e
h(x) no mesmo sistema cartesiano
II
III
Uso de programas para traçado de
gráficos de funções
Localização dos pontos x
nos
quais g(x) e h(x) se interceptam
(f() = 0  g() = h() )
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Cálculo Numérico – Motivação XIII

Estudo Detalhado do Comportamento
de uma Função a partir de seu Gráfico
 Domínio da função
 Pontos de descontinuidade
 Intervalos
de
crescimento
decrescimento
 Pontos de máximo e mínimo
 Concavidade
 Pontos de inflexão
 Assíntotas da função
e
(Vide Cálculo...)
15
Cálculo Numérico – Motivação XIV
Exemplo 03: f(x) = x3 – 9x +3
(Uso do método I )


f’(x) = 3x2 - 9


f(x)

f’(x) = 0 <=> x = 3
x
-4
-3
-3
-1
0
1
3
2
3
f(x)
-25
3
13,3923
11
3
-5
-7,3923
-7
3
1
-4
-3
1 [-4, -3]
2 [0, 1]
3 [2, 3]
2
-2
-1
1
3
2
3
4
x
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Cálculo Numérico – Motivação XVI
Exemplo 03: f(x) = x3 – 9x +3
y
(Uso do método II )
h(x)
g(x)

g(x) = x3

h(x) = 9x -3
1
-4
-3
-2
-1
2 1
2
3
3
x
4



1  (-4, -3)
 2  (0, 1)
 3  (2, 3)
17
Cálculo Numérico – Motivação XVIII
Exemplo 04: f(x) =  x – 5e-x
( Uso do Método II )



x – 5e-x = 0 <=> x = 5e-x
g(x) = x
h(x)
y
h(x) =

5e-x
 [1, 2]
g(x)
1

2
3
4
5
6
x
18
Cálculo Numérico – Motivação XX
Exemplo 05: f(x) = x logx – 1

xlog(x) – 1 = 0 log(x) = 1/x

g(x) = log(x)

h(x) = 1/x
y
 [2, 3]
h(x)
g(x)
1
2

3
4
5
6
x
19
Cálculo Numérico – Motivação XXII

FASE II: REFINAMENTO
 Aplicação de métodos numéricos destinados
ao refinamento de raízes
 Diferenciação
refinamento
dos métodos

Modo de
 Método Iterativo
 Caracterizado por uma
série
de
instruções
executáveis
seqüencialmente,
algumas
das
quais
repetidas em ciclos (iterações)
20
Cálculo Numérico – Motivação XXIII

CRITÉRIOS DE PARADA
 Teste: xk suficientemente próximo da raiz
exata?
 Como verificar tal questionamento?
 Interpretações para raiz aproximada
 x é raiz aproximada com precisão  se:
|x -  | <
ou
ii. |f( x )| <
i.


Como proceder se
não se conhece
?
21
Cálculo Numérico – Motivação XXIV
 Redução do intervalo que contém a raiz a
cada iteração
 Obtenção de um intervalo [a,b] tal que:

  [a,b]
e
 b–a<
x  [a,b] pode ser
tomado como x
|x -  | <  ,  x  [a,b]
f(x
)
a

b
x
b–a<
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Cálculo Numérico – Motivação XXV
|x -  | < 
|f( x )| < 
Nem
sempre
é
possível satisfazer
ambos os critérios
Métodos
numéricos
são
desenvolvidos de modo a
satisfazer pelo menos um dos
critérios
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Cálculo Numérico – Motivação XXVI
PROGRAMAS
COMPUTACIONAIS
Teste de Parada
Estipulação do número
máximo de iterações
Prevenção contra loopings
 erros do programa
 inadequação do método ao problema
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